随着 Amazon 推出Amazon Lex ，机器人开发的未来向前迈出了革命性的一步，这是他们旨在创建细致入微的聊天机器人界面的复杂工具。有趣的是，开发人员现在可以利用基本的自然语言来构建和增强聊天机器人，这说明了通过该平台新兴的生成人工智能功能所利用的力量。
开发人员现在可以以简单的方式阐明他们需要服务执行的任务，例如包含客人详细信息和付款方式的酒店预订。一篇公司博客文章对此进行了演示，该文章使该功能成为众人瞩目的焦点。
这项创新使开发人员能够避免手动设计机器人每个组件（例如意图、潜在路径、提示和机器人响应等）的耗时过程，从而推动平台向前发展。 AWS 的Amazon Lex高级产品经理Sandeep Srinivasan在最近的一次采访中强调了这种访问的便捷性。
Amazon Lex的一个突出功能是其固有的导航复杂人机交互的能力。当平台偶然发现对话中不清楚的部分时，它会依靠机器人创建者选择的人工智能基础大语言模型 (LLM) 来提供帮助。
最新的增强功能还包括一项内置功能，允许聊天机器人自主处理常见查询（常见问题解答）。开发人员定义机器人的主要功能，然后集成的人工智能掌舵并从指定来源获取响应以回答用户查询。
Amazon Lex通过新颖的内置 QnAIntent 功能增强其功能，将问答流程直接折叠到意图框架中。此功能利用法学硕士来搜索经批准的知识源以获得相关响应。该功能目前正在审查中，它依赖于Amazon Bedrock上提供的基础模型，该服务提供来自众多人工智能公司的大量 FM 选项。 Srinivasan指出，他们的目标是未来扩展到其他法学硕士。
卡内基梅隆大学 CyLab 安全与隐私研究所的杰出教授Kathleen Carley将Amazon Lex指定为包含多个子系统的系统，其中许多子系统都包含生成式 AI。 Carley建议，在Amazon Lex中嵌入大型语言模型可确保对机器人的标准问题做出更准确、更自然的响应。
为了进一步提升其人工智能实力， Amazon专注于建立其专有的法学硕士，代号为“奥林巴斯”。这个模型专为满足Amazon的需求而定制，拥有惊人的 2 万亿个参数，优于 OpenAI 拥有 1 万亿个参数的 GPT-4。
Amazon Lex的最新进展可能会引发一场由生成式 AI 驱动的编码革命。开发人员开始测试 ChatGPT 的编码任务，显示出潜力，尤其是在代码审查任务中。
这种新兴技术可能会影响我们如何利用不需要太多技术知识的更简单的工具，例如low-code和no-code平台，包括AppMaster等平台。像 GitHub Copilot 这样的编码助手现在正在加强他们的角色，从代码解释到更新摘要和安全检查，预测开发领域的新趋势。
